データ分析とインテリジェンス

ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

■書評・感想・・・ディープラーニングをきちんと学びたい人向けの入門書として長く使われるのではないかと思われる

ディープラーニングに限らずだが機械学習はなんとなくやっていることの雰囲気は掴んでいるつもりで、理論の詳細は理解できなくても機械学習はアルゴリズムを使ったPDCAであるといったことは書ける。それでもやっぱり気にはなっていたのだが、初心者が気軽に手を出せるレベルでちょうど良い本があまり見当たらなかった(数式を使わないで文章だけで説明しようとする入門書はのぞく)。

この本は理論を例題を使って説明し、さらにはPythonによる実装まで解説してくれるといたれりつくせりで、ニューラルネットワークはもちろんのこと誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークについてここまで丁寧でわかりやすい解説は見たことがない。日本人が書いていることもあり非常に読みやすく、ディープラーニングをきちんと学びたい人向けの入門書として長く使われるのではないかと思われる。

さらに良いのは「学習に関するテクニック」としてパラメータの更新(SGDなど)、重みの初期値、正則化(過学習、Dropoutなど)といった「実際にやってみようとすると必要になるけれどもあまり書いていない話題」がまとめられていることで、知識そのものは今後様々な知見の蓄積で取捨選択がされたり時代遅れになってしまう部分もあるかもしれないが本質的な議論だと思われる。特定のフレームワークに依存もしておらず必要なのはPythonだけというのもまたポイントだ。

数式は必要最低限なのでよほど数式アレルギーがなければさほど困ることはない。多次元を扱うための行列計算が苦手であればひとまず飛ばして全体像を追うことを優先してかまわないだろう。

何となく買った本だったが大当たり。実装にはあまり興味がなかったのだが、この本を読むと自分でもできそうな気になってくるから不思議だ。続編や機械学習の他の話題が出たら即買いに走ることにしよう。

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タグ:書籍 機械学習 ディープラーニング


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